¿Agente de IA vs MCP? Cuándo usar cada uno (& cuándo necesitas ambos)

Un agente de IA es un software que decide sus propias acciones y llamadas a herramientas para alcanzar un objetivo específico, y el Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto para la forma en que las aplicaciones de IA se conectan con herramientas y datos externos. Así, MCP permite que los agentes de IA interactúen con aplicaciones y consulten bases de datos para completar tareas.

El artículo explica qué son los agentes y los MCP, en qué se diferencian y cómo funcionan. También aprenderás cuándo usar cada uno y cuándo usar agentes y MCP juntos.

¿En qué se diferencia un agente de IA de un MCP? Diferencias clave.

Un agente de IA es el actor independiente que decide qué hacer para resolver un problema, y un MCP es la conexión que usan las herramientas de IA para acceder a datos y realizar tareas con otras aplicaciones.

¿Qué es un agente de IA y cómo funciona?

Un agente de IA es un sistema de software que elige de forma independiente el mejor curso de acción para completar una tarea.

Por ejemplo, cuando se usa para investigación, el agente de IA analiza la pregunta de investigación, la divide en subpreguntas, delega cada una a un subagente que busca información relevante en distintas fuentes y luego "informa".

El agente principal analiza los hallazgos, ajusta la estrategia de investigación, envía más agentes para cubrir vacíos y compila el resultado en un informe. Con el tiempo, también aprende a realizar las subtareas de la forma más eficiente.

El agente de IA se basa en tres componentes:

• Núcleo de razonamiento: El LLM que interpreta entradas, planifica y decide qué hacer
• Integraciones de herramientas: Conexiones con sistemas externos. Por ejemplo, bases de datos o API que le permiten acceder a información y realizar acciones.
• Memoria: Contexto de sesión a corto plazo y conocimiento almacenado a largo plazo utilizado entre secciones

Los agentes operan dentro de límites predefinidos (por ejemplo, no usar fuentes de más de 3 años o resúmenes estadísticos secundarios), pero deciden cómo completar la tarea.

Esta autonomía para elegir cómo lograr un objetivo distingue a los agentes de IA de los flujos de trabajo de IA. Estos últimos siguen una ruta predefinida y determinista, lo que es perfecto para tareas estructuradas y repetitivas que no requieren razonamiento ni toma de decisiones.

¿Qué es un MCP y cómo funciona?

MCP significa Model Context Protocol, y es una forma segura y estandarizada para que aplicaciones de IA como Perplexity se conecten a herramientas y fuentes de datos externas.

Por ejemplo, mi asistente personal de IA usa MCP para conectarse a Notion, donde guardo toda la información de los proyectos de clientes, mi Google Calendar y Clockify, que uso para el seguimiento del tiempo.

Gracias a esto, sabe qué trabajo necesito hacer en un mes concreto y cuánto tiempo tomaron tareas similares en el pasado, por lo que puede reservar suficiente tiempo en mi calendario y evaluar mi disponibilidad para trabajo adicional.

MCP es un protocolo compartido, así que cualquier herramienta de IA puede acceder a cualquier aplicación siempre que ambas admitan MCP, sin que un desarrollador programe una conexión a medida, como ocurre con una API REST.

A nivel técnico, MCP consta de tres elementos:

• Host MCP: La aplicación de IA que coordina y gestiona clientes (p. ej., Perplexity)
• Cliente MCP: Un "intermediario" dentro del host que admite una conexión con el servidor MCP y pasa información al host MCP
• Servidor MCP: La interfaz de un recurso como una base de datos o una app SaaS que da al cliente MCP acceso a sus capacidades (Notion, Google Calendar, Clockify, etc.).

Cuándo usar un agente, MCP o ambos. Y cuándo ninguno.

La elección entre un agente de IA y un MCP se reduce a una pregunta: ¿Necesitas ayuda para completar una tarea compleja o quieres conectar una herramienta de IA con recursos externos?

Sin embargo, no todas las tareas necesitan IA agéntica, y las que sí la necesitan suelen requerir también un MCP.

Aquí tienes un desglose más matizado de cuándo usar cada uno, cuándo usarlos juntos y cuándo usar otras opciones:

• Usa un agente de IA para completar tareas complejas en las que no puedes predecir los pasos exactos y en las que cada paso requiere juicio y toma de decisiones.
• Usa un flujo de trabajo con llamadas directas a herramientas para completar tareas rutinarias con pasos fijos.
• Como desarrollador, usa MCP cuando quieras que tu aplicación sea compatible con herramientas de IA existentes y futuras.
• Como usuario final, usa MCP para aumentar las capacidades de tu asistente de IA conectándolo con otras aplicaciones y recursos.
• Usa agentes de IA y MCP juntos cuando quieras resolver tareas complejas y únicas que requieran autonomía y acceso a herramientas y fuentes de datos de terceros.

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¿Cómo trabajan juntos los agentes de IA y MCP?

El agente de IA decide qué hacer, y MCP lleva cada solicitud a las aplicaciones implicadas.

Imagina que eres el propietario de una pequeña tienda en línea y quieres averiguar por qué tus ventas cayeron el mes pasado, así que le pides a tu asistente de IA que investigue. El asistente de IA despliega un agente que usa MCP para obtener la información necesaria:

1. Agente: El asistente decide comparar las ventas del mes pasado con las del mes anterior.
2. MCP: Le pide a la plataforma de ecommerce las ventas por producto de ambos meses.
3. Agente: Ve que un producto representa la mayor parte de la caída, así que decide revisar el stock y los anuncios del producto.
4. MCP: Le pide a la plataforma de la tienda los niveles de stock del producto y a la plataforma de anuncios su rendimiento publicitario.
5. Agente: El stock era normal, pero los anuncios dejaron de publicarse a mitad de mes, así que decide averiguar por qué.
6. MCP: Le pide a la plataforma de anuncios el historial de la campaña y descubre que la campaña alcanzó el límite mensual de presupuesto.
7. Agente: Informa de la causa probable, sugiere aumentar el límite o trasladar el presupuesto, y deja la decisión en manos del propietario.

Como cada paso depende de los hallazgos del anterior, no puedes predecirlos de antemano. El agente analiza los datos obtenidos mediante MCP y los usa para planificar las acciones siguientes.

Riesgos y medidas de protección de agentes y MCP

Conectar agentes autónomos de IA con otras herramientas y aplicaciones mediante MCP te expone a riesgos. Las preocupaciones más comunes giran en torno a que los agentes de IA tengan más acceso del que necesitan y a que terceros secuestren la conexión MCP, por ejemplo, mediante inyección indirecta de prompts o agencia excesiva.

En la mayoría de los casos, la solución es controlar manualmente la información a la que puede acceder el agente, supervisar su actividad y usar solo conectores de fuentes de confianza.

Usa agentes de Perplexity y MCP

Perplexity usa agentes y MCP en ambos sentidos. Sus agentes, como Computer, usan MCP para conectarse a aplicaciones externas, y otros asistentes de IA pueden conectarse a Perplexity a través de MCP para potenciar su investigación.

Perplexity Computer es un agente de IA de propósito general que usa MCP para conectarse con servicios de terceros. Puede buscar y navegar por la web, escribir y ejecutar código, crear documentos, leer y enviar correos electrónicos, gestionar tareas en herramientas como Jira, Slack o Notion, y más.

La conexión también funciona en la otra dirección. Un asistente de IA que admite MCP, como Claude, ChatGPT o Cursor, puede usar el servidor MCP de Perplexity para ejecutar una búsqueda web y obtener resultados con títulos, URL y fragmentos, o asignar a Computer una tarea de varios pasos para completar.

Preguntas frecuentes

¿Son lo mismo los agentes de IA y MCP?

No, los agentes de IA y MCP no son lo mismo, y cada uno resuelve problemas diferentes. Los agentes de IA son herramientas de software que completan de forma autónoma las tareas de los usuarios, mientras que MCP es una forma estandarizada para que las herramientas de IA accedan a otras aplicaciones.

Los agentes de IA y MCP a menudo trabajan juntos. Un agente de IA puede usar MCP para acceder a datos de otra aplicación de software y lograr el objetivo asignado.

¿Cuál es la diferencia entre MCP y las habilidades de los agentes?

MCP (Model Context Protocol) conecta una herramienta de IA con aplicaciones y datos externos, mientras que las habilidades de los agentes son instrucciones, scripts y recursos reutilizables que enseñan a un agente de IA cómo realizar una tarea especializada y establecen las medidas de protección.

¿MCP es lo mismo que API?

No, MCP y API no son lo mismo. La API permite que una pieza de software llame a otra usando reglas que un desarrollador crea de antemano, mientras que MCP permite que los agentes de IA vean qué capacidades están disponibles y decidan cuáles llamar sin que un desarrollador programe la conexión con antelación.

Dicho esto, los servidores MCP suelen usar APIs para conectarse con herramientas.

¿En qué se diferencia MCP de A2A?

MCP (Model Context Protocol) conecta un agente de IA con herramientas y datos, mientras que A2A (Agent2Agent) conecta agentes de IA. Un equipo puede usar ambos, con MCP gestionando la integración de herramientas y A2A la colaboración entre agentes.

¿En qué se diferencia MCP de RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) es un sistema que las herramientas de IA usan para fundamentar las respuestas en información fiable procedente de una fuente de conocimiento externa, mientras que MCP es un estándar para conectar aplicaciones de IA con datos y herramientas externas. Así, un RAG puede usar MCP para acceder a su base de conocimientos.

¿Se puede usar MCP sin ser desarrollador?

Sí, puedes usar MCP sin escribir código conectando una herramienta de IA compatible con MCP a un servicio que ya lo admita. Por ejemplo, los usuarios de Perplexity pueden usar MCP para conectarse a aplicaciones populares como Gmail, ClickUp o Figma.